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    "# 各算法一句话概括"
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    "## 1. 线性回归系列"
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    "### 大部分算法的基础。因为监督学习的过程可以理解成已知X,Y，求Y=f(X)中函数f的过程，我们的目的，就是逼近拟合f，这都可以概括成回归的问题。"
   ]
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    "## 2.决策树"
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    "### 通过if else的形式不断地进行逻辑判断，达到分类与回归的目的。与线性回归的区别，线性回归是拟合函数f的过程，而决策树用无数的线段对画面进行切割，将画面分成不同的区域，同样能够达到‘拟合f’的过程。"
   ]
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    "## 3.朴素贝叶斯"
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    "### 通过计算概率实现分类，而不是拟合函数。从贝叶斯定理角度出发，后验概率~ 前验概率+各特征的条件概率。可以这么理解：各特征的条件概率是对整体后验概率的贡献。"
   ]
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    "## 4.人工神经网络"
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    "### 模拟神经网络工作原理。由神经元（感知器）构成。抛开生物学意义不说，人工神经网络其实就是一张巨大的广义线性回归网络。每一个神经元都在进行线性回归，不停的拟合你提出的‘要求’，拟合能力超强，但可以想象，需要的训练程度也非常的可怕,并且非常容易过拟合。"
   ]
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    "## 5.K近邻"
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    "### 最简单粗暴的算法。在测试样本附近找K个邻居，根据邻居们的类型判断测试样本的类型。所谓的学习过程，无非就是将样本们存起来，以便找邻居。。。寻找邻居的过程是K近邻的核心问题。"
   ]
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    "## 6.支持向量机（SVM）"
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    "### 从几何角度找到可以用来分类的超平面，这个超平面的目标是间隔最大，而对于线性不可分的问题，一般用核函数升维，在升维空间中，描述这个超平面。"
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    "## 7.集成学习"
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    "### 以决策树、贝叶斯、线性回归等基本模型为基础，将多个基本模型融合在一起，以提升学习效果的集成类算法。"
   ]
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    "## 8.聚类"
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    "### 在不知分类的情况下，将数据自行归类。相近的数据自成一类"
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